Meta-Analysis on the Association Between the TF Gene rs1049296 and AD
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Polymorphisms of genes participating in iron transportation have been associated with Alzheimer's disease (AD) risk. The association between transferrin (TF) gene rs1049296 (P570S) polymorphism and AD is controversial. METHODS: We performed meta analysis on data from 19 studies with 6310 cases and 13661 controls to reexamine the association between the TF gene rs1049296 polymorphism and AD. We applied a fixed-effects model to combine the odds ratio (OR) and 95% confidence intervals (95% CI). Egger's test was carried out to evaluate the potential publication bias. RESULTS: The overall ORs with 95% CIs showed statistical association between the TF gene rs1049296 polymorphism and the risk of AD in the allele contrast, the recessive model and the dominant model for allele C2 (fixed-effects pooled OR 1.11; 95% CI 1.05 to 1.17, pooled OR 1.13; 95% CI 1.06 to 1.21, and pooled OR 1.23; 95% CI 1.03 to 1.47, respectively). In the contrast of C2C2+C2C1 vs C1C1, large heterogeneity among the Asian subgroup (p=0.041, I2= 68.6%) was observed but not among the overall population (p = 0.184, I2= 22.4%). No publication bias was observed. CONCLUSIONS: The present meta analysis demonstrated that TF gene rs1049296 polymorphism is a genetic determinant of AD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,049 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».